Les grands modèles de langage (LLM) : une révolution dans l’utilisation du langage par Target First

Les grands modèles de langage (LLM) ont fait une entrée remarquée dans le domaine de l’intelligence artificielle et de la compréhension du langage naturel. Target First, une entreprise en pointe dans le domaine de l’automatisation conversationnelle, a adopté ces modèles de pointe pour améliorer ses capacités de chatbot. Dans cet article, nous expliquerons simplement ce qu’est un LLM, son fonctionnement et comment Target First l’utilise pour offrir une expérience conversationnelle plus fluide et personnalisée.

Qu’est-ce qu’un LLM ?

Un LLM, ou grand modèle de langage (en anglais, large language model), est un type de modèle d’intelligence artificielle qui est entraîné à comprendre et à générer du langage naturel. Ces modèles sont conçus pour traiter et comprendre des quantités massives de données textuelles provenant de diverses sources. En utilisant des techniques d’apprentissage profond, les LLM sont capables de prédire et de générer des séquences de texte cohérentes et informatives.

Fonctionnement d’un LLM :

Le fonctionnement d’un LLM repose sur un processus itératif d’apprentissage automatique. Initialement, le modèle est entraîné sur de vastes ensembles de données, tels que des articles de presse, des livres, des pages web et même des conversations. Au fil de l’apprentissage, le LLM analyse les structures et les relations du langage, ce qui lui permet de générer des réponses pertinentes en fonction du contexte donné.

Les LLM utilisent une architecture de réseau de neurones profonds, comme les réseaux de neurones récurrents (RNN) ou les transformeurs. Ces architectures permettent au modèle de prendre en compte les dépendances à long terme dans le langage, ce qui lui confère une meilleure compréhension des séquences textuelles.

Selon une étude réalisée par TechTarget, les grands modèles de langage ont atteint des résultats impressionnants. Par exemple, GPT-3, un LLM développé par OpenAI, dispose de 175 milliards de paramètres et a été entraîné sur 570 Go de texte. Il est capable de produire du texte de manière cohérente et de fournir des réponses pertinentes à une variété de questions.

Comment Target First utilise les LLM :

Target First a adopté les LLM pour améliorer les performances de ses chatbots et offrir une expérience conversationnelle plus riche. En utilisant un LLM comme base pour leur chatbot, ils ont pu accroître la capacité de compréhension du langage naturel de leur système. Cela signifie que le chatbot est en mesure de comprendre les intentions des utilisateurs et de fournir des réponses plus précises et personnalisées.

En intégrant un LLM dans leur chatbot, Target First a également pu bénéficier de fonctionnalités avancées telles que :

🤖 Une navigation 100% conversationnelle grâce à l’IA Générative ChatGPT : Le chatbot peut engager des conversations de manière plus naturelle et fluide, en comprenant et en répondant aux différents messages de l’utilisateur de manière conversationnelle.

🤓 La capacité de proposer des biens 100% BI adaptés aux critères de l’internaute : Grâce à la compréhension fine du langage, le chatbot peut analyser les critères de l’utilisateur et lui proposer des biens ou des produits correspondant à ses besoins et préférences.

✍️ De collecter des coordonnées pendant l’échange : Le chatbot peut recueillir les coordonnées des utilisateurs de manière sécurisée et efficace, en les intégrant dans la conversation et en les stockant conformément aux réglementations en matière de protection des données.

🗣️ Dialoguer à l’oral avec le bot : Le chatbot est capable de communiquer à l’oral avec les utilisateurs, offrant ainsi une expérience conversationnelle plus interactive et pratique.

👍 De basculer vers un conseiller humain par chat, téléphone ou Visio Chat : Si le chatbot ne peut pas répondre à une demande spécifique ou si l’utilisateur préfère une assistance humaine, il est possible de basculer facilement vers un conseiller humain via le chat, le téléphone ou même une visioconférence.

De plus, l’utilisation d’un LLM permet à Target First de tirer parti de la capacité du modèle à apprendre et à s’adapter en temps réel. Le LLM peut être entraîné avec des données spécifiques au domaine de l’entreprise, ce qui permet d’améliorer constamment la pertinence et la précision des réponses fournies par le chatbot.

Selon une enquête menée par MLQ AI, l’intégration de grands modèles de langage permet d’augmenter de 30 % l’efficacité des chatbots, en réduisant les réponses incorrectes ou inappropriées. De plus, 80 % des utilisateurs ont déclaré avoir une expérience conversationnelle plus satisfaisante grâce à l’utilisation des LLM.

Les grands modèles de langage (LLM) ont ouvert de nouvelles perspectives dans le domaine de la compréhension du langage naturel et de l’automatisation conversationnelle. Target First a pleinement embrassé cette technologie en utilisant un LLM comme base pour son chatbot. Grâce à cette approche, Target First a amélioré la capacité de compréhension et de génération de texte de son chatbot, offrant ainsi une expérience conversationnelle plus fluide et personnalisée aux utilisateurs. Avec l’évolution constante des LLM, nous pouvons nous attendre à de nouvelles avancées passionnantes dans le domaine de l’IA conversationnelle.